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龙图腾网获悉芯视界(北京)科技有限公司申请的专利水环境异常的预警方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121071445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511609108.5，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权水环境异常的预警方法、装置及存储介质是由孙趣;周田硕设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本水环境异常的预警方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，包括水环境异常的预警方法、装置及存储介质。通过使用贡献度筛选得到的第一特征集合和第k轮待训练的异常预测模型得到的第一模型性能参数、以及基于使用信息量筛选得到的第二特征集合和第k轮待训练的异常预测模型得到的第二模型性能参数确定第一动态权重和第二动态权重，结合每种候选时序特征的贡献度、信息量，确定每种候选时序特征的联合筛选分数；基于利用联合筛选分数从多种候选时序特征中筛选出的当前目标时序特征，对第k轮待训练的异常预测模型进行一轮训练；迭代训练后得到已训练的异常预测模型；基于已训练的异常预测模型对目标水环境的异常进行预警；减少了输入至模型的数据量，保证了模型预测的准确性。

本发明授权水环境异常的预警方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水环境异常的预警方法，其特征在于，所述方法包括： 在至少包括水质参数时间序列样本的监测参数时间序列样本中提取多种候选时序特征； 基于每种候选时序特征对第k轮待训练的异常预测模型的异常预测结果提供的贡献度、信息量、所述贡献度的第一动态权重、以及所述信息量的第二动态权重，确定所述每种候选时序特征的联合筛选分数；所述第一动态权重和所述第二动态权重是基于使用所述贡献度筛选得到的第一特征集合和所述第k轮待训练的异常预测模型得到的第一模型性能参数、以及基于使用所述信息量筛选得到的第二特征集合和所述第k轮待训练的异常预测模型得到的第二模型性能参数确定的； 基于利用所述联合筛选分数从所述多种候选时序特征中筛选出的当前目标时序特征，对第k轮待训练的异常预测模型进行一轮训练；直至所述待训练的异常预测模型满足迭代停止条件，得到已训练的异常预测模型； 基于所述已训练的异常预测模型对目标水环境的异常进行预警； 所述确定所述每种候选时序特征的联合筛选分数之前，还包括： 基于每种候选时序特征的贡献度，对所述多种候选时序特征进行特征筛选，得到所述第一特征集合； 基于每种候选时序特征的信息量，对所述多种候选时序特征进行特征筛选，得到所述第二特征集合； 基于所述第一特征集合中每种候选时序特征的特征值、以及每个特征值对应的标签，对第k轮待训练的异常预测模型进行训练并进行模型验证，得到第k轮训练得到模型的第一模型性能参数；k为正整数； 基于所述第二特征集合中每种候选时序特征的特征值、以及每个特征值对应的标签，对第k轮待训练的异常预测模型进行训练并进行模型验证，得到第k轮训练得到模型的第二模型性能参数； 基于所述第一模型性能参数和所述第二模型性能参数对第k-1轮待训练的异常预测模型对应的第一动态权重和第二动态权重进行更新，得到第k轮待训练的异常预测模型对应的第一动态权重和第二动态权重，其中，k=1时，所述第一动态权重和第二动态权重初始化为预设值。

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